AdaptiveLasso惩罚赋能：稀疏主成分分析的深度探索与创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着信息技术的飞速发展，我们已全面迈入大数据时代，数据量呈爆炸式增长，数据维度也不断攀升。在生物信息学、金融、图像识别等众多领域，高维数据已成为常态。例如，在基因表达数据分析中，可能涉及成千上万个基因的表达量数据；在金融市场分析里，会涵盖各种资产价格、宏观经济指标等大量变量。

高维数据的出现为数据分析带来了前所未有的挑战。一方面，数据中存在大量的噪声和冗余信息，这些无用信息不仅增加了数据处理的负担，还可能干扰对关键信息的提取和分析，降低数据分析的准确性和可靠性。另一